نظرات مطالب
WF:Windows Workflow #۴
من اینو تو محیط کنسول نوشتم این ارور رو بهم داد
'workflow1': the private implementation of activity '1: workflow1' has the following validation error: condition must be set before the flowdecision in flowchart 'flowchart' can be used.
Preview: The SQLite Llibrary as a .NET assembly
The latest pre-release of SQLitePCLRaw contains a new bundle package called SQLitePCLRaw.bundle_cil. This package is like SQLitePCLRaw's other "bundle" packages except that it involves no P/Invoke and no platform-specific shared libraries. Instead, bundle_cil provides the SQLite library as a pure .NET assembly which was compiled by Llama.
مطالب
OpenCVSharp #11
خوشه بندی تصویر به کمک الگوریتم K-Means توسط OpenCV
الگوریتم k-Means clustering را میتوان به کمک یک مثال بهتر بررسی کرد. فرض کنید شرکت منسوجاتی قرار است پیراهنهای جدیدی را به بازار ارائه کند. بدیهی است برای فروش بیشتر، بهتر است پیراهنهایی را با اندازههای متفاوتی تولید کرد تا برای عموم مردم مفید باشد. اما ... برای این شرکت مقرون به صرفه نیست تا برای تمام اندازههای ممکن، پیراهن تولید کند. بنابراین اندازههای اشخاص را در سه گروه کوچک، متوسط و بزرگ تعریف میکند. این گروه بندی را میتوان توسط الگوریتم k-means clustering نیز انجام داد و به کمک آن به سه اندازهی بسیار مناسب رسید تا برای عموم اشخاص مناسب باشد. حتی اگر این سه گروه ناکافی باشند، این الگوریتم میتواند تعداد خوشه بندیهای متغیری را دریافت کند تا بهینهترین پاسخ حاصل شود. [برای مطالعه بیشتر]
ارتباط الگوریتم k-means clustering با مباحث پردازش تصویر، در پیش پردازشهای لازمی است که جهت سرفصلهایی مانند تشخیص اشیاء، آنالیز صحنه، ردیابی و امثال آن ضروری هستند. از الگوریتم خوشه بندی k-means عموما جهت مفهومی به نام Color Quantization یا کاهش تعداد رنگهای تصویر استفاده میشود. یکی از مهمترین مزایای این کار، کاهش فشار حافظه و همچنین بالا رفتن سرعت پردازشهای بعدی بر روی تصویر است. همچنین گاهی از اوقات برای چاپ پوسترها نیاز است تعداد رنگهای تصویر را کاهش داد که در اینجا نیز میتوان از این الگوریتم استفاده کرد.
پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means
در ادامه کدهای بکارگیری متد kmeans کتابخانهی OpenCV را به کمک OpenCVSharp مشاهده میکنید:
با این خروجی
توضیحات
- ابتدا تصویر اصلی برنامه بارگذاری میشود و در یک پنجره نمایش داده خواهد شد. در اینجا متد Cv2.WaitKey را با پارامتر یک، مشاهده میکنید. این فراخوانی ویژه، شبیه به متد do events در برنامههای WinForms است. اگر فراخوانی نشود، تمام تصاویر پنجرههای مختلف برنامه تا زمان پایان پردازشهای مختلف برنامه، نمایش داده نخواهند شد و تا آن زمان صرفا یک یا چند پنجرهی خاکستری رنگ را مشاهده خواهید کرد.
- در ادامه متد Blur بر روی این تصویر فراخوانی شدهاست تا مقداری تصویر را مات کند. هدف از بکارگیری این متد در این مثال، برجسته کردن خوشه بندی گروههای رنگی مختلف در تصویر اصلی است.
- سپس متد Reshape بر روی ماتریس تصویر اصلی بارگذاری شده فراخوانی میشود.
هدف از بکارگیری الگوریتم k-means، انتساب برچسبهایی به هر نقطهی RGB تصویر است. در اینجا هر نقطه به شکل یک بردار در فضای سه بعدی مشاهده میشود. سپس سعی خواهد شد تا این MxN بردار، به k قسمت تقسیم شوند.
متد Reshape تصویر اصلی MxNx3 را به یک ماتریس Kx3 تبدیل میکند که در آن K=MxN است و اکنون هر ردیف آن برداری است در فضای سه بعدی RGB.
- پس از آن توسط متد ConvertTo، نوع دادههای این ماتریس جدید به float تبدیل میشوند تا در متد kmeans قابل استفاده شوند.
- در ادامه یک حلقه را مشاهده میکنید که عملیات کاهش رنگهای تصویر و خوشه بندی آنها را 4 بار با مقادیر مختلف clustersCount انجام میدهد.
- در متد kmeans، پارامتر data یک ماتریس float است که هر نمونهی آن در یک ردیف قرار گرفتهاست. K بیانگر تعداد خوشهها، جهت تقسیم دادهها است.
در اینجا پارامترهای labels و centers خروجیهای متد هستند. برچسبها بیانگر اندیسهای هر خوشه به ازای هر نمونه هستند. Centers ماتریس مراکز هر خوشه است و دارای یک ردیف به ازای هر خوشه است.
پارامتر criteria آن مشخص میکند که الگوریتم چگونه باید خاتمه یابد که در آن حداکثر تعداد بررسیها و یا دقت مورد نظر مشخص میشوند.
پارامتر attempts مشخص میکند که این الگوریتم چندبار باید اجرا شود تا بهترین میزان فشردگی و کاهش رنگ حاصل شود.
- پس از پایان عملیات k-means نیاز است تا اطلاعات آن مجددا به شکل ماتریسی هم اندازهی تصویر اصلی برگردانده شود تا بتوان آنرا نمایش داد. در اینجا بهتر میتوان نحوهی عملکرد متد k-means را درک کرد. حلقهی تشکیل شده به اندازهی تمام نقاط طول و عرض تصویر اصلی است. به ازای هر نقطه، توسط الگوریتم k-means یک برچسب تشکیل شده (bestLabels) که مشخص میکند این نقطه متعلق به کدام خوشه و cluster رنگهای کاهش یافته است. سپس بر اساس این اندیس میتوان رنگ این نقطه را از خروجی centers یافته و در یک تصویر جدید نمایش داد.
کدهای کامل این مثال را از اینجا میتوانید دریافت کنید.
الگوریتم k-Means clustering را میتوان به کمک یک مثال بهتر بررسی کرد. فرض کنید شرکت منسوجاتی قرار است پیراهنهای جدیدی را به بازار ارائه کند. بدیهی است برای فروش بیشتر، بهتر است پیراهنهایی را با اندازههای متفاوتی تولید کرد تا برای عموم مردم مفید باشد. اما ... برای این شرکت مقرون به صرفه نیست تا برای تمام اندازههای ممکن، پیراهن تولید کند. بنابراین اندازههای اشخاص را در سه گروه کوچک، متوسط و بزرگ تعریف میکند. این گروه بندی را میتوان توسط الگوریتم k-means clustering نیز انجام داد و به کمک آن به سه اندازهی بسیار مناسب رسید تا برای عموم اشخاص مناسب باشد. حتی اگر این سه گروه ناکافی باشند، این الگوریتم میتواند تعداد خوشه بندیهای متغیری را دریافت کند تا بهینهترین پاسخ حاصل شود. [برای مطالعه بیشتر]
ارتباط الگوریتم k-means clustering با مباحث پردازش تصویر، در پیش پردازشهای لازمی است که جهت سرفصلهایی مانند تشخیص اشیاء، آنالیز صحنه، ردیابی و امثال آن ضروری هستند. از الگوریتم خوشه بندی k-means عموما جهت مفهومی به نام Color Quantization یا کاهش تعداد رنگهای تصویر استفاده میشود. یکی از مهمترین مزایای این کار، کاهش فشار حافظه و همچنین بالا رفتن سرعت پردازشهای بعدی بر روی تصویر است. همچنین گاهی از اوقات برای چاپ پوسترها نیاز است تعداد رنگهای تصویر را کاهش داد که در اینجا نیز میتوان از این الگوریتم استفاده کرد.
پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means
در ادامه کدهای بکارگیری متد kmeans کتابخانهی OpenCV را به کمک OpenCVSharp مشاهده میکنید:
var src = new Mat(@"..\..\Images\fruits.jpg", LoadMode.AnyDepth | LoadMode.AnyColor); Cv2.ImShow("Source", src); Cv2.WaitKey(1); // do events Cv2.Blur(src, src, new Size(15, 15)); Cv2.ImShow("Blurred Image", src); Cv2.WaitKey(1); // do events // Converts the MxNx3 image into a Kx3 matrix where K=MxN and // each row is now a vector in the 3-D space of RGB. // change to a Mx3 column vector (M is number of pixels in image) var columnVector = src.Reshape(cn: 3, rows: src.Rows * src.Cols); // convert to floating point, it is a requirement of the k-means method of OpenCV. var samples = new Mat(); columnVector.ConvertTo(samples, MatType.CV_32FC3); for (var clustersCount = 2; clustersCount <= 8; clustersCount += 2) { var bestLabels = new Mat(); var centers = new Mat(); Cv2.Kmeans( data: samples, k: clustersCount, bestLabels: bestLabels, criteria: new TermCriteria(type: CriteriaType.Epsilon | CriteriaType.Iteration, maxCount: 10, epsilon: 1.0), attempts: 3, flags: KMeansFlag.PpCenters, centers: centers); var clusteredImage = new Mat(src.Rows, src.Cols, src.Type()); for (var size = 0; size < src.Cols * src.Rows; size++) { var clusterIndex = bestLabels.At<int>(0, size); var newPixel = new Vec3b { Item0 = (byte)(centers.At<float>(clusterIndex, 0)), // B Item1 = (byte)(centers.At<float>(clusterIndex, 1)), // G Item2 = (byte)(centers.At<float>(clusterIndex, 2)) // R }; clusteredImage.Set(size / src.Cols, size % src.Cols, newPixel); } Cv2.ImShow(string.Format("Clustered Image [k:{0}]", clustersCount), clusteredImage); Cv2.WaitKey(1); // do events } Cv2.WaitKey(); Cv2.DestroyAllWindows();
توضیحات
- ابتدا تصویر اصلی برنامه بارگذاری میشود و در یک پنجره نمایش داده خواهد شد. در اینجا متد Cv2.WaitKey را با پارامتر یک، مشاهده میکنید. این فراخوانی ویژه، شبیه به متد do events در برنامههای WinForms است. اگر فراخوانی نشود، تمام تصاویر پنجرههای مختلف برنامه تا زمان پایان پردازشهای مختلف برنامه، نمایش داده نخواهند شد و تا آن زمان صرفا یک یا چند پنجرهی خاکستری رنگ را مشاهده خواهید کرد.
- در ادامه متد Blur بر روی این تصویر فراخوانی شدهاست تا مقداری تصویر را مات کند. هدف از بکارگیری این متد در این مثال، برجسته کردن خوشه بندی گروههای رنگی مختلف در تصویر اصلی است.
- سپس متد Reshape بر روی ماتریس تصویر اصلی بارگذاری شده فراخوانی میشود.
هدف از بکارگیری الگوریتم k-means، انتساب برچسبهایی به هر نقطهی RGB تصویر است. در اینجا هر نقطه به شکل یک بردار در فضای سه بعدی مشاهده میشود. سپس سعی خواهد شد تا این MxN بردار، به k قسمت تقسیم شوند.
متد Reshape تصویر اصلی MxNx3 را به یک ماتریس Kx3 تبدیل میکند که در آن K=MxN است و اکنون هر ردیف آن برداری است در فضای سه بعدی RGB.
- پس از آن توسط متد ConvertTo، نوع دادههای این ماتریس جدید به float تبدیل میشوند تا در متد kmeans قابل استفاده شوند.
- در ادامه یک حلقه را مشاهده میکنید که عملیات کاهش رنگهای تصویر و خوشه بندی آنها را 4 بار با مقادیر مختلف clustersCount انجام میدهد.
- در متد kmeans، پارامتر data یک ماتریس float است که هر نمونهی آن در یک ردیف قرار گرفتهاست. K بیانگر تعداد خوشهها، جهت تقسیم دادهها است.
در اینجا پارامترهای labels و centers خروجیهای متد هستند. برچسبها بیانگر اندیسهای هر خوشه به ازای هر نمونه هستند. Centers ماتریس مراکز هر خوشه است و دارای یک ردیف به ازای هر خوشه است.
پارامتر criteria آن مشخص میکند که الگوریتم چگونه باید خاتمه یابد که در آن حداکثر تعداد بررسیها و یا دقت مورد نظر مشخص میشوند.
پارامتر attempts مشخص میکند که این الگوریتم چندبار باید اجرا شود تا بهترین میزان فشردگی و کاهش رنگ حاصل شود.
- پس از پایان عملیات k-means نیاز است تا اطلاعات آن مجددا به شکل ماتریسی هم اندازهی تصویر اصلی برگردانده شود تا بتوان آنرا نمایش داد. در اینجا بهتر میتوان نحوهی عملکرد متد k-means را درک کرد. حلقهی تشکیل شده به اندازهی تمام نقاط طول و عرض تصویر اصلی است. به ازای هر نقطه، توسط الگوریتم k-means یک برچسب تشکیل شده (bestLabels) که مشخص میکند این نقطه متعلق به کدام خوشه و cluster رنگهای کاهش یافته است. سپس بر اساس این اندیس میتوان رنگ این نقطه را از خروجی centers یافته و در یک تصویر جدید نمایش داد.
کدهای کامل این مثال را از اینجا میتوانید دریافت کنید.
اشتراکها
Bootstrap 3.3.2 منتشر شد
مطالب دورهها
متدهای الحاقی و ترکیب کنندههای اعمال غیرهمزمان
تعدادی متد جدید در دات نت 4.5 جهت ترکیب و کار با Taskها اضافه شدهاند. نمونهای از آنرا در قسمتهای قبل با معرفی متد WhenAll مشاهده کردید. در ادامه قصد داریم این متدها را بیشتر بررسی کنیم.
متد WhenAll
کار آن ترکیب تعدادی Task است و اجرای آنها. تنها زمانی خاتمه مییابد که کلیهی Taskهای معرفی شده به آن خاتمه یافته باشند. هدف از آن اجرای همزمان و مستقل چندین Task است. برای مثال دریافت چندین فایل به صورت همزمان از اینترنت.
همچنین باید دقت داشت که در اینجا، هر Task کاری به نتایج Taskهای دیگر ندارد و کاملا مستقل اجرا میشود. اگر نیاز است Taskها مستقل اجرا شوند، از همان روش سریالی اجرای Taskها، توسط معرفی هر کدام به کمک await استفاده کنید.
به علاوه اگر در این بین استثنایی وجود داشته باشد، تنها پس از پایان عملیات تمام Taskها بازگشت داده میشود. این استثناء نیز از نوع Aggregate Exception است.
در این مثال عمل پختن تخم مرغ را در یک مدت زمان مشخصی ملاحظه میکنید. در متد BoilEggsSequentialAsync، پختن تخم مرغها، ترتیبی است. ابتدا مورد اول انجام میشود و پس از پایان آن، مورد دوم و الی آخر. در اینجا اگر نیاز باشد، میتوان از نتیجهی عملیات قبلی، در عملیات بعدی استفاده کرد.
اما در متد BoilEggsSimultaneousAsync به علت بکارگیری Task.WhenAll پختن تمام تخم مرغهای مدنظر همزمان آغاز میشود و تا پایان عملیات (پخته شدن تمام تخم مرغها) صبر خواهد شد.
متد WhenAny
در حالت استفاده از متد WhenAny، هر کدام از Taskهای در حال پردازش که خاتمه یابند، کل عملیات خاتمه خواهد یافت. فرض کنید نیاز دارید تا دمای کنونی هوای منطقهی خاصی را از چند وب سرویس مختلف دریافت کنید. میتوان در این حالت تمام اینها را توسط WhenAny ترکیب کرد و هر کدام که زودتر خاتمه یابد، عملیات را پایان خواهد داد.
در اینجا نحوهی استفاده از WhenAny را مشاهده میکنید. نکتهی مهم این مثال، استفاده از await دوم بر روی Task بازگشت داده شدهاست. این مساله از این لحاظ مهم است که Task بازگشت داده شده الزامی ندارد که حتما با موفقیت پایان یافته باشد. فراخوانی await بر روی نتیجهی آن سبب خواهد شد تا اگر استثنایی در این بین رخ داده باشد، قابل دریافت و پردازش شود.
در این حالت اگر نیاز بود وضعیت سایر Taskها، مثلا در صورت شکست آنها، بررسی شوند، میتوان از یکی از دو قطعه کد زیر استفاده کرد:
کاربرد دیگر WhenAny زمانی است که برای مثال میخواهید تعداد زیادی Url را پردازش کنید، اما نمیخواهید برای نمایش اطلاعات، تا پایان عملیات تمامی آنها مانند WhenAll صبر کنید. میخواهید به محض پایان کار یکی از Taskها، عملیات نمایش نتیجهی آنرا انجام دهید:
در اینجا در یک حلقه، هر Taskایی که زودتر پایان یابد، نمایش داده شده و سپس از لیست وظایف حذف میشود. در ادامه مجددا یک await روی آن انجام خواهد شد تا استثنای احتمالی آن بروز کند. سپس اگر مشکلی نبود، میتوان نتیجه را نمایش داد.
کاربرد سوم WhenAny کنترل تعداد وظایف همزمان است. برای مثال اگر قرار است هزاران تصویر از اینترنت دریافت شوند، نباید تمام وظایف را یکجا راه اندازی کرد. شاید نیاز باشد هربار فقط 15 وظیفهی همزمان عمل کنند و نه بیشتر. در این حالت، مثال قبلی دارای یک حلقهی کنترل کننده tasksList ارائه شده خواهد شد. هر بار تعداد معینی وظیفه به tasksList اضافه و پردازش میشوند و این روند تا پایان کار تعداد Urlها ادامه خواهد یافت (یک Take و Skip است؛ مانند صفحه بندی اطلاعات).
متدهای Run و FromResult
متد Task.Run اضافه شده در دات نت 4.5 به این معنا است که میخواهید Task ایجاد شده بر روی Thread pool اجرا شود. پارامتر آن میتواند یک delegate یا عبارت lambda و یا حتی یک Task باشد. خروجی آن نیز یک Task است و به همین جهت با async و await سی شارپ 5 سازگاری بهتری دارد.
استفاده از Task.Run نسبت به عملیات Threading متداول کارآیی بهتری دارد، زیرا ایجاد Threadهای جدید زمانبر بوده و زمانیکه به صورت خودکار از Thread pool استفاده میشود، تا حد امکان، استفادهی مجدد از تردهای بیکار در حال حاضر، مدنظر است.
متد Task.FromResult کار بازگشت یک Task را از نتایج متدهای مختلف فراهم میکند. فرض کنید یک متد async تعریف کردهاید که خروجی آن Task of T است. در اینجا اگر داخل متد، از یک متد معمولی که یک عدد int را ارائه میدهد استفاده کنیم، با استفاده از Task.FromResult بلافاصله میتوان یک Task of int را بازگشت داد.
متد Delay
پیشتر برای به خواب فرو بردن یک ترد از متد Thread.Sleep استفاده میشد. کار Thread.Sleep بلاک کردن ترد جاری است. در دات نت 4.5، بجای آن باید از Task.Delay استفاده شود که یک مکانیزم غیر قفل کننده را جهت صبر کردن به همراه بازگشت یک Task، ارائه میدهد.
یکی از کاربردهای Delay منهای صبر کردن تا مدت زمانی مشخص، ایجاد مکانیزم timeout است. برای مثال حالت Task.WhenAny را درنظر بگیرید. اگر در اینجا timeout مدنظر ما 3 ثانیه باشد، میتوان یکی از Taskها را Task.Delay با آرگومان مساوی 3000 معرفی کرد. اگر هر کدام از taskهای تعریف شده زودتر از 3 ثانیه پایان یافتند که بسیار خوب؛ در غیر اینصورت Task.Delay معرفی شده کار را تمام میکند.
متد Yield
متد Task.Yield بسیار شبیه به متد قدیمی DoEvents است که از آن برای اجازه دادن به سایر اعمال جهت اجرا، در بین یک عمل طولانی، استفاده میشد.
متد ConfigureAwait
به صورت پیش فرض ادامه یک عملیات همزمان، بر روی ترد ایجاد کنندهی آن اجرا میشود. برای نمونه اگر یک عملیات async در ترد UI آغاز شود، نتیجهی آن نیز در همان ترد UI بازگشت داده میشود. به این ترتیب دیگر نیازی نخواهد بود تا نگرانی در مورد نحوهی دسترسی به مقدار آن توسط عناصر UI داشته باشیم.
اگر به این مساله اهمیت نمیدهید، برای مثال اگر اعمال در حال انجام، کاری به عناصر UI ندارند، از متد ConfigureAwait با پارامتر false بر روی یک task پیش از فراخوانی await بر روی آن، استفاده کنید.
این مثال در طی یک حلقه، هر بار مقدار کوچکی از منبع ارائه شده به آن را میخواند. در اینجا تعداد await cycles قابل توجهی وجود دارند. در هر سیکل نیز از دو فراخوانی async استفاده میشود؛ یکی برای انجام عملیات و دیگری برای بازگشت نتیجه به Synchronization Context آغاز کننده آن. با استفاده از ConfigureAwait false زمان اجرای این حلقه به شدت بهبود خواهد یافت و کوتاهتر خواهد شد؛ زیرا فاز هماهنگی آن با Synchronization Context حذف میشود.
به صورت خلاصه در سی شارپ 5
- بجای task.Wait قدیمی، از await task برای صبر کردن تا پایان یک task استفاده کنید.
- بجای task.Result جهت دریافت یک نتیجهی یک task از await task کمک بگیرید.
- بجای Task.WaitAll از await Task.WhenAll و بجای Task.WaitAny از await Task.WhenAny استفاده نمائید.
- همچنین Thread.Sleep در اعمال async با await Task.Delay جایگزین شدهاست.
- در اعمال غیرهمزمان همیشه متد ConfigureAwait false را بکار بگیرید، مگر اینکه به Context نهایی آن واقعا نیاز داشته باشید.
و برای ایجاد یک Task جدید از Task.Run یا TaskFactory.StartNew استفاده نمائید.
متد WhenAll
کار آن ترکیب تعدادی Task است و اجرای آنها. تنها زمانی خاتمه مییابد که کلیهی Taskهای معرفی شده به آن خاتمه یافته باشند. هدف از آن اجرای همزمان و مستقل چندین Task است. برای مثال دریافت چندین فایل به صورت همزمان از اینترنت.
همچنین باید دقت داشت که در اینجا، هر Task کاری به نتایج Taskهای دیگر ندارد و کاملا مستقل اجرا میشود. اگر نیاز است Taskها مستقل اجرا شوند، از همان روش سریالی اجرای Taskها، توسط معرفی هر کدام به کمک await استفاده کنید.
به علاوه اگر در این بین استثنایی وجود داشته باشد، تنها پس از پایان عملیات تمام Taskها بازگشت داده میشود. این استثناء نیز از نوع Aggregate Exception است.
using System.Linq; using System.Threading.Tasks; namespace Async07 { public class EggBoiler { private const int BoilingTimeMs = 200; private static Task boilEgg() { var bolingTask = Task.Run(() => { Task.Delay(BoilingTimeMs); }); return bolingTask; } public async Task BoilEggsSequentialAsync(int count) { for (var i = 0; i < count; i++) { await boilEgg(); } } public async Task BoilEggsSimultaneousAsync(int count) { var tasksList = from egg in new[] { 1, 2, 3, 4, 5 } select boilEgg(); await Task.WhenAll(tasksList); // ... } } }
اما در متد BoilEggsSimultaneousAsync به علت بکارگیری Task.WhenAll پختن تمام تخم مرغهای مدنظر همزمان آغاز میشود و تا پایان عملیات (پخته شدن تمام تخم مرغها) صبر خواهد شد.
متد WhenAny
در حالت استفاده از متد WhenAny، هر کدام از Taskهای در حال پردازش که خاتمه یابند، کل عملیات خاتمه خواهد یافت. فرض کنید نیاز دارید تا دمای کنونی هوای منطقهی خاصی را از چند وب سرویس مختلف دریافت کنید. میتوان در این حالت تمام اینها را توسط WhenAny ترکیب کرد و هر کدام که زودتر خاتمه یابد، عملیات را پایان خواهد داد.
public class Downloader { private Task<string> downloadTask(string url) { return new WebClient().DownloadStringTaskAsync(url); } public async Task<int> GetTemperature() { var sites = new[] { "http://www.site1.com/svc", "http://www.site2.com/svc", "http://www.site3.com/svc", }; var tasksList = from site in sites select downloadTask(site); try { var finishedTask = await Task.WhenAny(tasksList); var result = await finishedTask; } catch (Exception ex) { } // todo: process result, get temperature return 10; // for example. } }
در این حالت اگر نیاز بود وضعیت سایر Taskها، مثلا در صورت شکست آنها، بررسی شوند، میتوان از یکی از دو قطعه کد زیر استفاده کرد:
foreach (var task in tasksList) { var ignored = task.ContinueWith( t => Console.WriteLine(t.Exception), TaskContinuationOptions.OnlyOnFaulted); } // or foreach (var task in tasksList) { var ignored = task.ContinueWith( t => { if (t.IsFaulted) Console.WriteLine(t.Exception); }); }
کاربرد دیگر WhenAny زمانی است که برای مثال میخواهید تعداد زیادی Url را پردازش کنید، اما نمیخواهید برای نمایش اطلاعات، تا پایان عملیات تمامی آنها مانند WhenAll صبر کنید. میخواهید به محض پایان کار یکی از Taskها، عملیات نمایش نتیجهی آنرا انجام دهید:
public async Task ShowTemperatures() { var sites = new[] { "http://www.site1.com/svc", "http://www.site2.com/svc", "http://www.site3.com/svc", }; var tasksList = sites.Select(site => downloadTask(site)).ToList(); while (tasksList.Any()) { try { var tempTask = await Task.WhenAny(tasksList); tasksList.Remove(tempTask); var result = await tempTask; //todo: show result } catch(Exception ex) { } } }
کاربرد سوم WhenAny کنترل تعداد وظایف همزمان است. برای مثال اگر قرار است هزاران تصویر از اینترنت دریافت شوند، نباید تمام وظایف را یکجا راه اندازی کرد. شاید نیاز باشد هربار فقط 15 وظیفهی همزمان عمل کنند و نه بیشتر. در این حالت، مثال قبلی دارای یک حلقهی کنترل کننده tasksList ارائه شده خواهد شد. هر بار تعداد معینی وظیفه به tasksList اضافه و پردازش میشوند و این روند تا پایان کار تعداد Urlها ادامه خواهد یافت (یک Take و Skip است؛ مانند صفحه بندی اطلاعات).
متدهای Run و FromResult
متد Task.Run اضافه شده در دات نت 4.5 به این معنا است که میخواهید Task ایجاد شده بر روی Thread pool اجرا شود. پارامتر آن میتواند یک delegate یا عبارت lambda و یا حتی یک Task باشد. خروجی آن نیز یک Task است و به همین جهت با async و await سی شارپ 5 سازگاری بهتری دارد.
استفاده از Task.Run نسبت به عملیات Threading متداول کارآیی بهتری دارد، زیرا ایجاد Threadهای جدید زمانبر بوده و زمانیکه به صورت خودکار از Thread pool استفاده میشود، تا حد امکان، استفادهی مجدد از تردهای بیکار در حال حاضر، مدنظر است.
متد Task.FromResult کار بازگشت یک Task را از نتایج متدهای مختلف فراهم میکند. فرض کنید یک متد async تعریف کردهاید که خروجی آن Task of T است. در اینجا اگر داخل متد، از یک متد معمولی که یک عدد int را ارائه میدهد استفاده کنیم، با استفاده از Task.FromResult بلافاصله میتوان یک Task of int را بازگشت داد.
متد Delay
پیشتر برای به خواب فرو بردن یک ترد از متد Thread.Sleep استفاده میشد. کار Thread.Sleep بلاک کردن ترد جاری است. در دات نت 4.5، بجای آن باید از Task.Delay استفاده شود که یک مکانیزم غیر قفل کننده را جهت صبر کردن به همراه بازگشت یک Task، ارائه میدهد.
یکی از کاربردهای Delay منهای صبر کردن تا مدت زمانی مشخص، ایجاد مکانیزم timeout است. برای مثال حالت Task.WhenAny را درنظر بگیرید. اگر در اینجا timeout مدنظر ما 3 ثانیه باشد، میتوان یکی از Taskها را Task.Delay با آرگومان مساوی 3000 معرفی کرد. اگر هر کدام از taskهای تعریف شده زودتر از 3 ثانیه پایان یافتند که بسیار خوب؛ در غیر اینصورت Task.Delay معرفی شده کار را تمام میکند.
متد Yield
متد Task.Yield بسیار شبیه به متد قدیمی DoEvents است که از آن برای اجازه دادن به سایر اعمال جهت اجرا، در بین یک عمل طولانی، استفاده میشد.
متد ConfigureAwait
به صورت پیش فرض ادامه یک عملیات همزمان، بر روی ترد ایجاد کنندهی آن اجرا میشود. برای نمونه اگر یک عملیات async در ترد UI آغاز شود، نتیجهی آن نیز در همان ترد UI بازگشت داده میشود. به این ترتیب دیگر نیازی نخواهد بود تا نگرانی در مورد نحوهی دسترسی به مقدار آن توسط عناصر UI داشته باشیم.
اگر به این مساله اهمیت نمیدهید، برای مثال اگر اعمال در حال انجام، کاری به عناصر UI ندارند، از متد ConfigureAwait با پارامتر false بر روی یک task پیش از فراخوانی await بر روی آن، استفاده کنید.
byte [] buffer = new byte[0x1000]; int numRead; while((numRead = await source.ReadAsync(buffer, 0, buffer.Length).ConfigureAwait(false)) > 0) { await source.WriteAsync(buffer, 0, numRead).ConfigureAwait(false); }
به صورت خلاصه در سی شارپ 5
- بجای task.Wait قدیمی، از await task برای صبر کردن تا پایان یک task استفاده کنید.
- بجای task.Result جهت دریافت یک نتیجهی یک task از await task کمک بگیرید.
- بجای Task.WaitAll از await Task.WhenAll و بجای Task.WaitAny از await Task.WhenAny استفاده نمائید.
- همچنین Thread.Sleep در اعمال async با await Task.Delay جایگزین شدهاست.
- در اعمال غیرهمزمان همیشه متد ConfigureAwait false را بکار بگیرید، مگر اینکه به Context نهایی آن واقعا نیاز داشته باشید.
و برای ایجاد یک Task جدید از Task.Run یا TaskFactory.StartNew استفاده نمائید.